水利水电建筑工程中的智能监测与安全评估系统

摘要：水利水电建筑工程作为国家基础设施的重要组成部分，其运行安全直接关系到人民生命财产和社会经济的稳定发展。随着工程规模不断扩大、结构形式日趋复杂，传统监测手段已难以满足精细化管理和实时预警的要求。智能监测技术与安全评估系统的融合应用，逐步成为保障工程运行安全的重要工具。本文围绕智能监测系统的构建原理、关键技术与评估方法展开研究，探讨其在水利水电工程中的实践路径与控制成效，为实现科学管理与风险防控提供理论依据与技术支撑。

关键词：智能监测；水利工程；安全评估

一、水利水电工程智能监测系统的组成与功能分析

（一）感知层技术的部署与数据采集机制构建

水利水电工程在运行过程中需实时监控的参数种类繁多，包括位移、应力、渗压、水位、流速、温度等多个物理量，感知层作为智能监测系统的基础环节，承担着数据采集与初步处理的核心任务。为了实现对目标区域的全面覆盖，需结合工程结构特性与风险分布状况，布设多种类型的传感设备，如光纤光栅传感器、MEMS传感器、电阻式应变片与GNSS定位装置等。传感器布设方式包括点位布设、线型监测与面状感知，既要考虑数据代表性，又需兼顾可维护性与传输稳定性。感知层系统通过数据采集终端实现多通道同步采集，并对异常数据进行预处理和异常滤除，为上传至平台层提供精准、连续的监测数据源。

（二）数据平台与云端模型的融合处理模式

在智能监测系统中，数据平台起到了中枢控制的作用，承担着海量监测数据的存储、分析、展示与调用功能。平台系统通常部署于本地服务器或云端架构中，依托边缘计算与云计算融合技术实现实时数据分析与远程访问控制。在平台模型设计上引入基于数据驱动的动态建模技术，通过历史数据与实时数据的融合，建立多维特征模型与趋势识别算法，为安全评估与预警提供决策支持。系统支持与GIS平台、BIM模型和视频监控模块的互联互通，实现对工程实体的空间可视化与信息透明化管理。平台可设置多层次权限分级机制，满足管理人员、技术人员与决策层的差异化使用需求，提升数据服务能力与系统协同效率。

（三）预警机制与风险响应策略的协同运行

智能监测系统的重要功能之一在于对突发异常情况的识别与响应，其通过对监测数据的实时判别与模型比对，动态调整预警等级与响应策略。系统设定关键阈值与预警规则，对超限数据进行标识与回传，并联动短信、邮件、平台提示等多种方式实现快速报警。在异常事件识别后，系统可自动调用历史数据库与专家知识库，生成初步诊断报告与处理建议，为现场管理人员提供应急处置依据。预警机制配合移动终端与远程监控模块，使管理人员即使不在现场也能第一时间掌握工程状态。为了提升响应时效与处理效率，系统需建立模拟演练机制与应急预案库，实现预警处理流程的标准化与系统化。

二、水利水电工程安全评估系统的关键技术路径

（一）结构安全状态评估模型的建立与优化方式

水利水电工程结构体系庞大，受荷复杂，评估其安全状态需借助科学的建模分析方法对结构运行情况进行量化表征。评估模型需依据工程结构类型与监测参数种类进行多源信息融合，通过有限元分析、模态分析与结构动力响应计算等方法构建指标体系。模型输入端包括实时监测数据、设计图纸参数与材料性能指标等，输出端为结构应力状态、位移变化趋势与稳定性系数等关键判据。为了增强模型的实用性与鲁棒性，需对计算结果进行灵敏度分析与不确定性评估，识别影响结构安全的主控因子。系统还应配备数据回溯与结果验证模块，结合现场勘查与模拟试验结果对模型进行不断迭代与优化，确保评估精度与实效性。

（二）基于大数据分析的风险识别与预测机制

风险识别与预测是安全评估系统的核心任务之一，基于大数据分析技术能够对工程运行中的潜在风险进行挖掘与预测。通过聚类分析、主成分分析与人工神经网络等算法对历史运行数据与故障案例进行特征提取，构建风险指标矩阵，形成风险等级分类体系。预测机制可采用时间序列分析与趋势回归模型，对风险因子的变化趋势进行短期与中期预测，判断未来某时段内工程运行的稳定性与安全性。在风险分析过程中，引入多因素耦合模型与系统动力学方法，识别风险传播路径与影响机制，实现对连锁反应与复合型风险的动态监测与调控。系统平台应具备自动学习与模型自更新功能，提升对新型风险与突发事件的适应能力。

（三）监测数据质量控制与异常数据识别流程

数据质量直接影响安全评估的科学性与可靠性，建立完整的数据质量控制流程是确保评估准确性的前提。监测系统在数据采集阶段需进行多点冗余设置与实时比对，避免传感器故障或传输异常导致数据失真。平台层需设置数据完整性检查、误差识别与异常值剔除算法，提升数据的有效性与代表性。对可能出现的波动数据与突变数据，应结合历史趋势与模型判断进行误差校正或异常标记。异常数据识别流程应集成滑动窗口技术与阈值比对机制，能够在短时间内对大量数据进行快速筛查，并判断其为设备问题、环境干扰或结构异常。质量控制流程应同步记录数据处理日志与溯源信息，便于后期回查与误判纠正。

（四）系统集成平台的协同与智能交互能力提升

水利水电工程的智能监测与评估系统涉及多个子系统与技术模块，平台集成能力是影响系统运行效率与应用效果的关键因素。系统集成需在信息接口、数据标准与通信协议层面实现统一规范，确保感知设备、平台处理与终端展示之间的无缝衔接。平台可搭建面向服务架构，将传感数据、模型计算结果与管理指令以标准化格式打通，实现跨系统数据交互与业务协同。在智能交互方面，引入图形化操作界面与语义识别系统，提升用户体验与操作效率。系统应具备多维数据分析与可视化展示能力，通过三维模型、动态图表与地理信息系统展示运行状态与评估结果，使管理人员快速掌握工程风险分布与变化趋势，提升系统辅助决策能力。

三、结束语

水利水电建筑工程在运行中面临多种复杂应力环境与自然风险威胁，构建集感知、分析、预警与评估于一体的智能监测系统，是提升工程安全保障水平的重要手段。通过技术层面的传感部署、平台构建与模型分析，以及系统集成与智能交互等路径，能够实现对工程结构状态的全方位、多尺度动态监控。将监测结果与安全评估模型有效融合，为风险识别与应急响应提供坚实支撑。推动水利水电工程朝着智能化、信息化和精细化方向发展，将进一步保障国家水利基础设施的稳定运行与效能发挥。

参考文献

[1]王玉山.水利工程智能监测与安全控制系统构建研究[J].水利科技与经济，2023，43（02）：89-92.

[2]李志刚.基于智能系统的水电工程安全评估方法分析[J].水电站设计，2023，43（04）：75-79.